Umělá inteligence v počasí — vyhodíme všechny meteorology?

Michal Najman
Dec 5, 2019 · 6 min read

Oblíbené povídačky o nepřesnosti predikce počasí a neužitečných meteorolozích možná v příštím roce dostanou na frak. Po prvních pokusech a slibných výsledcích se zapojením umělé inteligence do predikce radaru jsme se rozhodli tuto technologii vyzkoušet v několika našich disciplínách a zkusit, zda půjde o třetí revoluci v naší oblíbené vědě.

Image for post
Image for post

Umělá inteligence — to nebude fungovat

Vyzkoušeli jsme zapojit neuronové sítě do krátkodobé predikce radarů a hned po třech měsících jsme dosáhli výrazného zlepšení oproti stávajícím metodám. Umělá inteligence má své nesporné výhody ve své schopnosti číst objemné a komplexní sady dat a v reálném čase je vyhodnocovat, upravovat a generovat vlastní výstupy, které by člověk nezvládl či nestihl.

Máme rozmyšleno několik oblastí, pro které by strojové učení mohlo být užitečné — jedná se v počátku zejména o krátkodobou předpověď, která má nahradit nedokonalost v predikci radarů, neexistenci predikce satelitu a zpoždění mezi naměřenými daty vstupujícími do modelu a výstupy numerických meteorologických modelů — tj. předpovědi.

A jak je v mých textech již tradiční, na nejnapínavější otázku v titulku článku odpovím rovnou — nevyhodíme všechny meteorology. Naopak jich plánujeme mnoho najmout a vytvořit z nich tým společně s odborníky na umělou inteligenci a IT specialisty.

Telegraf, počítač, AI

Málokdo ví, že předpověď počasí vlastně umožnil vynález telegrafu a kořeny této vědy jsou zejména ve Velké Británii. S malým zpožděním přenést naměřené či odpozorované informace o počasí do jednoho místa umožnilo informace plošně posbírat. Zároveň bylo možné na daná místa znovu stejně rychle přenést první formy předpovědi počasí a sledovat přechod front a bouřek přes velké území.

Za druhou revoluci by mohl být považován rozvoj výpočetní techniky a možnost již rozvinutou a komplexní vědu plnou složitých rovnic a nekonečných výpočtů přenést do „počítačů“, které vše enormně zrychlily a zpřesnily.

Vznikla „numerická meteorologie“ a meteorologické modely. Znáte jich mnoho a dnes vedle přesného měření (meteostanice, radary, balony, satelity) znamenají relativně vysokou přesnost krátkodobé a střednědobé předpovědi počasí (do 7–10 dnů)

Doposud měl člověk tento rozvoj plně pod kontrolou. Meteorolog vždy přesně věděl, co se uvnitř naplánované úlohy děje, kde se co počítá a uměl a umí do výpočtu zasáhnout a upravit ho. Stále se jedná o fyzikální rovnice, často i sto let staré popsané závislosti, jen přepsané pro strojový výpočet.

Zavedení neuronových sítí a umělé inteligence by mohlo být třetí revolucí. Její vlastnosti se zdají být pro některé úlohy velmi vhodné a už první náznaky a projekty ukazují nadmíru slibné výsledky.

Proč zrovna umělá inteligence? Co konkrétně máme v plánu? Vadí, že ztratíme kontrolu nad mechanismy předpovědi počasí? Nebojíme se nadvlády strojů? Na to vše snad v následujících řádcích odpovím.

Umělá inteligence v počasí — naprostý nesmysl! (aneb k čemu AI užitečná bude)

Prostupovat tématem se budu snažit od věcí obecných a užitečných až po techničtější části. Tedy nejprve náboje pro staromilce, starousedlíky a pesimisty. V dohledné době se umělá inteligence nestane jediným, samospasitelným řešením. Například se zdá, že na středně- i dlouhodobou předpověď vhodná nebude.

Ve velmi blízké budoucnosti bude problém s přílišným množstvím naměřených dat a zejména s jejich použitelností pro zlepšení předpovědi. Tzv. asimilace naměřených dat do meteorologických modelů je velmi komplexní problém. Kolegové v Maďarsku například dostali k dispozici E-amdar data — data z letadel. Více vertikálních dat je v meteorologii určitě žádoucích. Bohužel po vložení těchto dat do modelu nedošlo k jeho zpřesnění, ale ke vzniku lokálních nestabilit a dokonce model vypočítával nad Maďarskem hurikány (které se nestaly).

Řekli byste si, že proč prostě všechna data do neuronové sítě nenaházíme a necháme jí, ať si sama poradí. Neporadí. Neumí si je uspořádat a vznikne pouze extrémní chaos bez použitelných výsledků.

Je to tedy k něčemu? Aneb jak se z MVP stane MWP.

Mnoho knih a moudrých lidí když hovoří o inovacích, většinou popisují MVP — Minimum Viable Product, tedy začněte od nejmenšího životaschopného produktu.

Takovým MVP u nás byla predikce deště na radarech, se kterou přišel talentovaný Matej Choma z FIT ČVUT, jako s tématem na bakalářskou práci. Měl nápad, chuť a talent. Takoví lidé mají u nás dveře otevřené.

O čtyři měsíce později nedodal slibované MVP — minimální použitelný produkt. Dodal MWP — Minimum WOW Product. Stávající běžně používanou metodu predikce radaru COTREC nahradil konvoluční neuronovou sítí a hned na první pokus jsme dosáhli o 14% vyšší SSIM index při predikci na 30 minut.

Takto slibné výsledky nás nadchnuly. Matej tedy v projektu pokračuje, svou metodu vylepšuje.

Asi nejzásadnější pro celý projekt však bude spolupráce se špičkovým pracovištěm, kde se umělá inteligence v Česku dělá na světové úrovni.

Podepsali jsme první fázi spolupráce s týmem Pavla Kordíka na Fakultě informačních technologií ČVUT v Praze. Ti na první fázi nasazují své nejlepší výzkumníky, tým Meteopressu se propojí s jejich a společně budeme testovat stávající metody a v druhé fázi budeme i vymýšlet metody nové.

Komu tím prospějete, co?

Na co máme v plánu neuronové sítě použít? V první řadě se budeme snažit o co nejlepší predikci radaru — to znamená srážek, potažmo bouřek. Cílem je software, algoritmus, který vezme naměřená data z radarů, proloží je naměřenými daty ze satelitu, meteorologických stanic a dalšími dostupnými daty a předpoví vývoj srážek na cca 30 až 60 minut dopředu.

Toto by mělo sloužit běžným uživatelům, kteří sledují radar a srážky. Dále bude lepší predikce užitečná našemu týmu, který vydává varování před extrémními jevy pro naše pojišťovací klienty. Budeme tak schopni ještě více zpřesnit varování před bouřkami a kroupami.

Image for post
Image for post
První, dnes již překonané výsledky z predikce neuronovou sítí. Dnes už jsme o dvě generace dále.

Předpověď vývoje oblačnosti, tj. predikce satelitních snímků, by se zase hodila všem, co predikuji výkony solárních elektráren, zejména obchodníkům s energiemi a producentům energie. S jedním z nich již toto konzultujeme a připravujeme pro ně tento projekt. Predikce oblačnosti je také zajímavá například pro letce. Toto možná bude trošku oříšek vzhledem k několika vrstvám oblačnosti, které jsou v atmosféře a jednomu měření z vrchu.

Mnoho modelů, meteorologova smrt

Mohlo by se zdát, že mnoho modelů bude pro meteorologa to nejlepší, co ho může potkat. Opak je však pravdou, jak potvrzují i uživatelé služeb, kde je více modelů k dispozici. Potřebují na konci dne tu jednu předpověď, které mohou věřit. Jak si mají vybrat, který model se teď trefí nejlépe? To by měla být naše práce.

Jenže. Jenže v meteorologii je to tak, že každý model je dobrý někdy. V některé situaci zvítězí náš model WRF Meteopressu, někdy je lepší ICON, často ECMWF a někdy Aladin. Jenže to často zjistíme až po události. A to už je pozdě.

V tom nám právě možná zase bude moci pomoci neuronová síť. Ta bude dostávat všechny výstupy ze všech modelů a dle aktuální naměřené situace vybere ten, který se nejlépe trefil a adaptuje ho na stávající situaci. Tj. model č. 1 nejlépe trefil, že budou bouřky, ale čekal je o dvě hodiny později o 70 km jinde. Nevadí, neuronka ho pochválí, vybere ho a upraví do správného času a místa a další průběh už mu bude věřit.

Tolik teorie. Zda vyjde a bude fungovat, uvidíme.

Vyhodíme meteorology?

Už jsem odpověděl v úvodu, ale možná svou odpověď trošku rozvedu. Umělá inteligence má velký potenciál v mnoha lidských oborech. My chceme prozkoumat, zda bude použitelná a jak moc, v meteorologii. Nejsme v tom sami, například rakouský meteorologický ústav už také s implementací začíná.

Takže meteorology vyhazovat nebudeme. Naopak rozvoj tohoto projektu snad dokáže ty nejlepší z nich k nám nalákat. A třeba nalákáme i ty nejlepší vývojáře umělé inteligence a developery.

A samozřejmě jako vždy — všechny výstupy ukážeme veřejně na našem webu a na našem blogu.

Ai Ai Captain!

Předpověď počasí v 21.století / Weather Forecast in the 21st century

První český blog o předpovídání počasí, UX a technologiích.

Thanks to Kuba Bartel and Matej Choma

Michal Najman

Written by

Weather enthusiast & weather radar freak @ Meteopress.cz

Předpověď počasí v 21.století / Weather Forecast in the 21st century

První český blog o předpovídání počasí, UX a technologiích. S Lamou. / The first czech blog about weather, UX and technologies. With Lama.

Michal Najman

Written by

Weather enthusiast & weather radar freak @ Meteopress.cz

Předpověď počasí v 21.století / Weather Forecast in the 21st century

První český blog o předpovídání počasí, UX a technologiích. S Lamou. / The first czech blog about weather, UX and technologies. With Lama.

Welcome to a place where words matter. On Medium, smart voices and original ideas take center stage - with no ads in sight. Watch

Follow all the topics you care about, and we’ll deliver the best stories for you to your homepage and inbox. Explore

Get unlimited access to the best stories on Medium — and support writers while you’re at it. Just $5/month. Upgrade

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store